水稲わらすき込み水田における窒素最適化と炭素隔離のためのエージェント型AI：インドにおける炭素取引への道筋
Agentic AI for Nitrogen Optimisation and Carbon Sequestration in Rice Straw Incorporated Paddy Systems: A Pathway to Carbon Trading in India (原題)
Sitabhra Majumder, Vrinda Venugopalan Nair, Mousomi Ghosh, Tanmoy Shankar
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本レビューは、わらすき込み水田における窒素最適化と土壌炭素隔離にエージェント型AIとデータ駆動型助言システムを適用する可能性を論じる。AIによる精密窒素管理とデジタル炭素会計により、土壌炭素増加のMRV精度を高め、農家が炭素市場から経済的便益を得る道筋を示す。インドの稲作を対象に、食料安全保障・気候レジリエンス・SDGs 2/12/13への貢献を強調する。
English
This review explores how agentic AI and data-driven advisory systems can optimise nitrogen use efficiency and enable accurate MRV of soil carbon gains in rice straw-incorporated paddy systems. By combining AI-based precision nitrogen management with digital carbon accounting, farmers can access emerging carbon markets and economic incentives. Focused on Indian rice ecosystems, it links food security, climate resilience, and SDGs 2, 12, and 13.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本でも水稲わらすき込みや中干し延長など水田由来の炭素クレジット（J-クレジット）が拡大しており、AIによるMRV高度化は国内農業炭素市場の信頼性向上に直結する。SSBJ開示やScope 3農業排出の算定にも示唆を与える。
In the global GX context
As agricultural soil carbon and rice paddy methane become part of voluntary and compliance carbon markets (Verra, Gold Standard, Article 6), AI-driven MRV addresses the sector's core credibility gap. This adds to global disclosure scholarship on Scope 3 agriculture and nature-based carbon accounting under ISSB/CSRD.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI×農業炭素MRVの研究ギャップとエージェント型AIの適用可能性を整理する出発点となる。
🏢実務担当者:農業・食品企業がScope 3農業排出や土壌炭素クレジット調達を検討する際のAI活用とMRV設計の参考になる。
🏛政策担当者:農業炭素市場の制度設計やMRV標準化において、AI活用と小規模農家インセンティブ設計の示唆を提供する。
📄 Abstract（原文）
Rice straw incorporation is a climate-smart practice that is gaining attention in India. It helps increase soil organic carbon, improves soil health and reduces residue burning. However, proper nutrient management is necessary to manage nitrogen immobilization. Straw decomposition affects nitrogen availability in the soil, so efficient fertilizer management is crucial to maintain productivity, nitrogen use efficiency (NUE), and farmer profitability. The rapid growth of digital agriculture allows agentic artificial intelligence (AI) to support efficient nutrient management in paddy fields where straw is incorporated into the soil. This review explains how agentic AI and data-driven advisory systems can help optimize NUE while ensuring accurate Measurement, Reporting, and Verification (MRV) of soil carbon gains. With the help of AI-based nitrogen precision and digital carbon accounting, farmers can benefit from the developing carbon markets and associated economic incentives. By focusing on the rice ecosystems in the Indian context, this approach can help ensure food security and climate resilience and can be linked with the achievement of the Sustainable Development Goals (SDGs) 2, 12, and 13 while enhancing the sustainability and profitability of Indian paddy farmers.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1201/9781042036325-9first seen 2026-10-01 04:52:15
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。